[시계열분석] eda 1

 

시각화 

 

airquality 

주기적 변동 + 상승하는 추세 

 

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Month'])
df = df.drop('Month', axis = 1)
df = df.set_index('Date')
plt.figure(figsize = (15,5))
df['Passengers'].plot();

 

 

 

용어 정리

 

확률과정: 확률변수들의 집합 {Xt}

t time

 

• 평균함수

 

• 자기 공분산 함수

서로 다른 시점의 공분산 

 

 

 

가운데 중심 0을 기준으로 변동이 커진다면 평균이 증가하는 것. 

가운데 중심 0을 기준으로 진폭이 일정하면 평균이 일정한 것. 

 

가운데 중심 0을 기준으로 진폭이 커진다면 분산이 증가하는 것. 

가운데 중심 0을 기준으로 진폭이 일정하면 분산이 일정한 것. 

 

표본 상관계수가 음수이면 변수는 반대방향으로 (위로 증가했다면 아래로 감소 / 아래로 감소했다면 위로 증가) 움직임

--> 변동이 큼  

 

표본 상관계수가 양수이면 변수는 같은 방향으로 유지하려 함. (변수가 역관계에 있지 않음)

 

 

추세 분석 

 

(회귀분석 기법)

 

추세: 반복되는 패턴 

 

• 선형 추세 

• 다항 추세

 

 

추세를 이용하여 시계열 자료의 가운데 중심선을 구함